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基于密度聚类的神经模糊系统建模及其在混沌时间序列预测中的应用的中期报告
本文旨在基于密度聚类的神经模糊系统进行建模，并应用于混沌时间序列预测中。
首先，我们对混沌时间序列进行了研究和分析，选择了Mackey-Glass混沌序列作为预测对象。我们采用了不同的混沌参数来产生不同的时间序列。
然后，我们介绍了神经模糊系统及其在建模和预测方面的应用。神经模糊系统是一种能够将模糊逻辑和神经网络相结合的新型建模方法，可以更加精确地描述非线性系统的动态行为。
接下来，我们提出了一种基于密度聚类的神经模糊系统建模方法。该方法利用密度聚类算法提取出时间序列的关键特征值，然后结合神经模糊系统进行建模。通过实验验证，该方法能够有效地提高模型的预测精度。
最后，我们进行了基于Mackey-Glass混沌序列的预测实验。实验结果表明，所提出的基于密度聚类的神经模糊系统比其他传统方法具有更好的预测效果，具有一定的工程应用价值。
在接下来的研究中，我们将进一步完善该方法的理论体系和算法实现，并拓展到更多的混沌时间序列预测领域。